Yayılma (Değişkenlik) Ölçüleri

Benzer belgeler
Değişkenlik (Yayılım) Ölçüleri

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ

Değişkenlik (Yayılım) Ölçüleri

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Yer Ölçüleri

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ

Box ve Whisker Grafiği

Bölüm 3. Tanım. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Yer Ölçüleri. 1) Aritmetik Ortalama

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Yer Ölçüleri

Tanımlayıcı İstatistikler

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir.

= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

Giriş. Değişkenlik Ölçüleri İSTATİSTİK I. Ders 5 Değişkenlik ve Asimetri Ölçüleri. Değişkenlik. X i ve Y i aşağıdaki gibi iki seri verilmiş olsun:

Tanımlayıcı İstatistikler

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler

6. Uygulama. dx < olduğunda ( )

İstatistik ve Olasılık

Tanımlayıcı İstatistikler

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

İstatistik ve Olasılık

BEKLENEN DEĞER VE VARYANS

İSTATİSTİKSEL TAHMİN. Prof. Dr. Levent ŞENYAY VIII - 1 İSTATİSTİK II

Örnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz;

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler

Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri

İşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler.

DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ 4. TAŞINMAZ GELİŞTİRME TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI. Ünite: 4 DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ. Doç. Dr. Yüksel TERZİ İÇİNDEKİLER İÇİNDEKİLER

4/4/2013. Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi. Betimsel İstatistik Merkezsel Eğilim Ölçüleri Dağılım Ölçüleri Grafiksel Gösterimler

İSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI.

) ( k = 0,1,2,... ) iterasyon formülü kullanılarak sabit

İstatistik Araştırma Dergisi, Cilt: 02, No: 02, Sayfa: , 2003.

REGRESYON VE KORELASYON ANALİZİ

taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

4/16/2013. Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

ĐÇI DEKILER 1. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR 1

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması

TABAKALI ŞANS ÖRNEKLEME

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)

WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI

TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ Sapmasızlık 3.2. Tutarlılık 3.3. Etkinlik minimum varyans 3.4. Aralık tahmini (güven aralığı)

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

İstatistik Ders Notları 2018 Cenap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI. 5.1 Giriş

Sayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç

SİSTEMATİK ÖRNEKLEME. Prof.Dr.Levent ŞENYAY VII-1 Örnekleme Yöntemleri

Değişkenler Arasındaki İlişkiler Regresyon ve Korelasyon. Dr. Musa KILIÇ

FİNANSAL YÖNETİM. Finansal Yönetim Örnek Sorular Güz Yrd. Doç. Dr. Rüstem Barış Yeşilay 1. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Ara Sınavı

HİPOTEZ TESTLERİ. İstatistikte hipotez testleri, karar teorisi olarak adlandırılır. Ortaya atılan doğru veya yanlış iddialara hipotez denir.

Asimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ. χ 2 Kİ- KARE TESTLERİ. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIBAY

denklemini sağlayan tüm x kompleks sayılarını bulunuz. denklemini x = 64 = 2 i şeklinde yazabiliriz. Bu son kompleks sayıları için x = 2iy

Parametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2

Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu

çözüm: C=19500 TL n=4 ay t=0,25 I i 1.yol: Senedin iskonto tutarı x TL olsun. Bu durumda senedin peşin değeri: P C I (19500 x) TL olarak alınabilir.

BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testlerine Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

ˆp x p p(1 p)/n. Ancak anakütle oranı p bilinmediğinden bu ilişki doğrudan kullanılamaz.

HOMOJEN OLMAYAN VARYANS VARSAYIMI ALTINDA ORTALAMALARIN EŞİTLİĞİ İÇİN BAZI TEST İSTATİSTİKLERİ VE KARŞILAŞTIRMALARI Esra YİĞİT 1, Hamza GAMGAM 1 ÖZ

Quality Planning and Control

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

KUVVET SİSTEMLERİ KUVVET. Vektörel büyüklük. - Kuvvetin büyüklüğü - Kuvvetin doğrultusu - Kuvvetin uygulama noktası - Kuvvetin yönü. Serbest vektör.

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler

İSTATİSTİKSEL MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ DUYARLI ORTALAMALAR

DEĞİŞKENLİK (YAYIKLIK) ÖLÇÜLERİ

6 (saatte 6 müşteri aramaktadır), servis hızı ise. 0.6e

1. KODLAMA KURAMINA GİRİŞ 1

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

KONTROL KARTLARI 1)DEĞİŞKENLER İÇİN KONTROL KARTLARI

1. GAZLARIN DAVRANI I

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Cilt/Vol.:7 Sayı/No: 1 : (2006)

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

BAZI YARIGRUP AİLELERİ ve YAPILARI İÇİN SONLULUK KOŞULLARI ve ETKİNLİK *

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

IŞIĞIN KIRILMASI. 1. Ortamların kırılma indisleri n K. , n M. , n L. arasındaki ilişki aşağıdaki gibidir. > n L. > n K. n M. > n M. n L. n K.

VERİ. gelir (bin) y l ÜNİTE 66 VERİ 2,5 1,5 1,2 KAVRAMSAL ADIM. Sayfa No VERİ σ = 1. İstatistik, Veri ve Grafikler...

Genel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir.

Bağıl Değerlendirme Sisteminin Simülasyon Yöntemi ile Test Edilmesi: Kilis 7 Aralık Üniversitesi Örneği

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Dinamik Programlama. Örnek 3: Tıbbi Müdahale Ekiplerinin Ülkelere Dağıtımı

EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR

DÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkanı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ

12. Ders Büyük Sayılar Kanunları. Konuya geçmeden önce DeMoivre-Stirling formülünü ve DeMoivre-Laplace teoremini hatırlayalım. DeMoivre, genel terimi,

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

Temel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri

Yığın Hacminin Tahmini İçin Bulanık Doğrusal Regresyon Modelinde Ters Tahmin Metodu

Transkript:

Yayılma (Değşel) Ölçüler Br ver set taıma yada farlı ver set brbrde ayırt etme ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etrafıda değşm date alara hesaplaa statstlere yayılma (değşel) ölçüler adı verlr.

Freas Aşağıda graf = 500 hacml alıa farlı öre doğrultusuda oluşturula hstogramlardır. Her öre ortalaması yalaşı olara 00 olduğua göre öreğ ayı aaütlede alıdığı söyleeblr m? 400 00 300 00 000 800 600 00 400 00 0 67,33 8,33 95,33 09,33 3,33 0 67,33 8,33 95,33 09,33 3,33 X X

Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla yayılım ölçüler artmet ortalama etrafıda değşmler date ala taımlayıcı statstlerdr. Br ver setde artmet ortalamalarda her br gözlem farı alııp bu değerler tümü topladığıda soucu 0 olduğu görülür. 3

Öre: 4,8,9,3,6 şelde verle br bast ver ç; 4 8 9 36 0 5 4 0 8 0 3 0 6 0 0 9 0 Bu örete görüleceğ üzere gözlemler artmet ortalamada uzalığı alıp topladığıda 0 elde edldğde dolayı bu problem mutlaa değer ullaara veya aresel uzalı alıara ortada aldırılır. 4

7) Rage (Değşm Aralığı) Ver setde yayılımı fade etmede ullaıla e bast ölçü, değşm aralığıdır. Geel olara az sayıda ver ç ullaılır. E büyü gözlem değer le e üçü gözlem değer arasıda far değşm aralığıı verr. Ver setde te br gözlem aşırı derecede üçü veya büyü olmasıda etledğ ç br başa fadeyle örete yer ala sadece ver ullaılara hesaplamasıda dolayı tüm ver set değşelğ açılama ç yetersz almatadır. 5

Değşm Aralığı Öre: Aralı, ver set çde e büyü değerle e üçü değer arasıda uzalığı ölçere ver yayılımıı ortaya oyar. Öreğ aşağıda şelde gösterldğ üzere A hsse seed belrl br yılda 36$ la 3$ arasıda çeştll gösterre, B hsse seed 0$ la 58$ arasıda gösterd. Hsse seed fyatıda aralı A ç 36$-3$ = 4$ dır; B ç 58$-0$=48$.Aralıları ıyasladığımızda B hsse seed fyat aralığıı A ya göre daha ço değşel gösterdğ söyleyeblrz. B hsses aralığı A hsses aralığı 0 0 30 3 36 40 50 58 60 Ücret ($) 6

Kartller Arası Far Dğer değşel 3. ve. artller arasıda fara dat çeer. Çeyre aralı olara adladırıla bu far, Q 3 -Q, bze ver set yarısıı çere geşlğ verr. 7

8) Ortalama Mutla Sapma(OMS) Ver setde her br gözlem değer artmet ortalamada farlarıı mutla değerler toplamıı öre hacme bölümesyle elde edlr. Gözlem değerler artmet ortalamada falarıı toplamı 0 olacağıda bu problem ortada aldırma ç mutla değer fades ullaılır. Bast verler ç: OMS Gruplamış verler ç: Sııflamış verler ç : OMS OMS f f f m f 8

Öre: İstatst I ders ala 0 öğrec vze otları aşağıda gb sıralamıştır. Bua göre vze otları ç ortalama mutla sapma değer hesaplayıız. 30,4,53,6,68,79,8,88,90,98 30 4... 98 0 69 OMS 45 4,5 0 30 69 4 69 0... 98 69 9

Sııflamış Verler İç Ortalama Mutla Sapma Öreğ Sııflar f m If (m - )I 50-57 de az 5 53,5 9,4 57-64 de az 7 60,5 80,36 64-7 de az 4 67,5 6,7 7-78 de az 9 74,5,68 78-85 de az 8 8,5 76,7 85-9 de az 4 88,5 66,08 9-99 da az 3 95,5 70,56 Toplam 50 470,96 mf f 7,98 g. OMS f m 470,96 50 f 9.4 0

Yayılma Ölçüler Gerellğ Öre Öre Ölçümler,,3,4,5,3,3,3,4 Ortalama 3 4 5 5 3 3 da Uzalılar -3, -3, 3-3, 4-3, 5-3 veya -, -, 0,, 5 5 3 3 3 4 5 5 5-3, 3-3, 3-3, 3-3, 4-3 veya -, 0, 0, 0, İ ver set ç uzalılar a) Öre b) Öre

9) Varyas Ortalama mutla sapmada ullaıla mutla değerl fadeler le şlem yapmaı zor hatta bazı durumlarda masız olması sebebyle ye değşel ölçüsüe htyaç bulumatadır. Mutla değer fadesde zorlu artmet ortalamada farları areler alımasıyla ortada almatadır. Ver setde her br gözlem değer artmet ortalamada farlarıı areler toplamıı öre hacm br esğe bölümesde elde edle yayılım ölçüsüe öre varyası adı verlr.

3 Bast verler İç: Aaütle Varyası: m : Aaütle Ortalaması N : Aaütle Hacm Öre Varyası : Gruplamış verler ç: Sııflamış verler ç : N m s ) ( f m f s ) ( f f s

4 fades statstte br ço formülde ullaılır ve areler toplamı olara adladırılır. Matematsel olara hesaplama olaylığı sağlaması açısıda formüllerde areler toplamıı açılımı ola aşağıda eştl ullaılablr.

5 s f f f f s f f m f m f s Gruplamış Verler İç: Sııflamış Verler İç : Bast Verler İç:

Öre: Br gömle fabrasıı satış mağazasıda br gü çde satıla gömleler bedelere göre satış adetler aşağıda verlmştr. Bua göre ver set ç varyas değerler hesaplayıız. Gömle bede Satış aded.f.f 0 5 0 0 35 70 40 3 4 4 6 4 8 3 8 5 6 30 50 toplam 80 86 556 f f f 86 556 s 80,56 79 f

Sııflamış Verler İç Varyas Sııflar f m f (m - ) 50-57 de az 5 53,5 707,55 57-64 de az 7 60,5 9,538 64-7 de az 4 67,5 80,9856 7-78 de az 9 74,5 57,536 78-85 de az 8 8,5 75,043 85-9 de az 4 88,5 09,64 9-99 da az 3 95,5 659,57 Toplam 50 6444,48 mf f 7,98 g. s Öreğ f( m ) 6444,48 3,5 50 f 7

0) Stadart Sapma Varyas hesaplaıre ullaıla verler areler alıdığıda verler ölçü brm ares varyasıda ölçü brm mevcut ölçü brm ares olur. Öre: g, cm gb. Bu teledrme verler açısıda br alam taşımayacağıda varyas yere ortalama etrafıda değşm br ölçüsü olara ou poztf areöü ola stadart sapma ullaılır. 8

9 Bast Verler İç: Populasyo Stadart Sapması: : Populasyo Stadart Sapması N : Populasyo Hacm Öre Stadart Sapması : Gruplamış Verler İç: Sııflamış Verler İç : N m s ) ( f m f s ) ( f f s

Öre: İstatst I ders ala 0 öğrec vze otları aşağıda gb sıralamıştır. Bua göre vze otları ç varyas ve stadart sapmayı hesaplayıız. 30,4,53,6,68,79,8,88,90,98 30 4... 98 0 69 s s 30 69 4 69... 98 69 4538 9 504, 504, s s 9 504,,45 İstatst I vzesde alıa otları ortalama etrafıda yalaşı olara pua değştğ görülmetedr. 0

Ayı soru areler ortalamasıı açılımı ullaılara çözüldüğüde ayı souçları verecetr. 30,4,53,6,68,79,8,88,90,98 30 900 4 68 53 809 6 37 68 464 79 64 8 674 88 7744 90 800 690 s s s 548 504, s 690 504, 548 9 0,45

CHEBYSHEV TEOREMİ Herhag br ver setde, verler ortalamaı K stadart sapma uzağıda buluması oraı -/K dır. Burada K, brde büyü poztf sayıdır. K= ve K=3 ç; Verler e az 3/4 ü (%75) ortalamaı stadart sapma uzagıda buluur. Verler e az 8/9 u (%89) ortalamaı 3 stadart sapma uzağıda buluur.

Öre: X değşe br sııfta İstatst I ders başarı otlarıı gösterme üzere, öre ortalamasıı 60 varyasıı 00 olduğu bldğe göre, verler ¾ ü hag aralıta değşr? 4 3 s 60.0 40,80 3

Stadart Sapmaı Yorumlaması - Chebyshev teoremde, freas dağılımıı şele baılmasızı, ölçümler herhag br öreğe uygulaa ural: a- Ölçümlerde hçbr s yada ( s, s) aralığıa düşmemes mümüdür. b- Ölçümler e az ¾ ü ( s, s) aralığıa düşer.- ortalamaı c- Ölçümler e az 8/9 u ( 3s, 3s) aralığıa düşer.- d- Geellle, ölçümler e az (-/ ) ı ( s, s) aralığıa düşer. (>) 4

- Smer dağılışlarda stadart sapmaı yorumu: a- Ölçümler yalaşı %68 s yada ( s, s) aralığıa düşer.- ortalamaı stadart sapması ç b- Ölçümler yalaşı %95 ( s, s) aralığıa düşer.- ortalamaı stadart sapması ç c- Temelde, tüm ölçümler ( 3s, 3s) aralığıa düşer. -ortalamaı 3 stadart sapması ç 5

Ampr Kural 6

Ampr Kural 7

Ampr Kural 8

Öre ver set: 50 şret AR-GE ç harcaa gelrler yüzdeler burada terar verlmştr: 3.5 9.5 8. 6.5 8.4 8. 6.9 7.5 0.5 3.5 7. 7. 9.0 9.9 8. 3. 9. 6.9 9.6 7.7 9.7 7.5 7. 5.9 6.6. 8.8 5. 0.6 8..3 5.6 0. 8.0 8.5.7 7. 7.7 9.4 6.0 8.0 7.4 0.5 7.8 7.9 6.5 6.9 6.5 6.8 9.5 9

Öre: Aralıları çde ala bu ölçümler esr(fracto) hesaplayıız Çözüm: İl aralı = (8.49.98, 8.49 +.98) = (6.5, 0.47) 50 ölçümü 34 üü ve ya %68 ortalamaı stadart sapması çersde olduğuu ortaya oyar. Aralı, = (8.49 3.96, 8.49 + 3.96 ) = (4.53,.45) 50 ölçümü 47 s ya da %94 üü çerr. ortalama etrafıda 3 stadart sapma aralığı, = (8.49 5.94, 8.49 + 5.94 ) = (.55, 4.43) tüm ölçümler çerr. 30

) z Soru Verle br gözlem değer ortalamaı aç stadart sapma uzağıda olduğuu ölçer. Örelem Aaütle z = - s z = - µ odalı basamağa yuvarlaır. 3

z- soruu Yorumlaması Br ver ortalamada üçü olursa z-soru değer egatf olur. Olağa Verler : z soru ve s.s arasıda Olağadışı Verler: z soru < - veya z soru > s.s 3

33

Öre: 00 çel şçs yıllı gelrler celemş ve ortalaması = 4.000$ ve stadart sapması s=.000$ olara bulumuştur. Yıllı gelr.000$ ola Joe Smth z-soru açtır? 8.000$.000$ Joe Smth gelr 4.000$ 30.000$ 34

z= s = =-.0 buluur. Burada -.0 ı.000$ 4.000$.000$ alamı Joe Smth yıllı gelr ortalamaı stadart sapma altıdadır. z-soruu sayısal değer görel durumlar ç ölçümü yasıtmatadır. Br değer ç bulua e büyü poztf z-soru değer, bu değer dğer bütü ölçümlerde daha büyü olduğuu gösterr ve mutla değerce e büyü egatf z-soru değer de bu ölçümü dğer tüm ölçümlerde daha üçü olduğuu gösterr. Eğer z soru 0 veya 0 a yaı se ölçüm ortalamaya eşt veya ortalamaya ço yaıdır. 35

) Değşel(Varyasyo) Katsayısı İ veya daha fazla populasyo üzerde ayı şas değşeler ç yapıla araştırmalarda değşeller arşılaştırılması ç ullaıla br ölçüdür. Stadart sapmayı ortalamaı br yüzdes olara fade ede ve veya daha fazla populasyoda varyasyou (değşelğ) arşılaştırmada ullaıla ölçüye varyasyo(değşel) atsayısı der. C V Varyasyo Katsayısı: s X *00 Öre: İstabul da ve Aara da yaşaya aleler aylı gelrler değşeller arşılaştırılması 36

Öre: A,B ve C hsse seetler apaış fyatlarıa lş yapıla br araştırmada, hsse seetler apaış fyatlarıı ortalamaları ve stadart sapmaları hesaplamış ve aşağıda tabloda verlmştr. Bua göre hsse seetler apaış fyatlarıı değşeller açısıda arşılaştırıız ve hag hsse seed fyatıda değşel daha fazladır fade edz. s A 8 B 5 C 5 3 C C C V A V B V C sa *00 *00 5 %5 X A 8 sb *00 *00 0 %0 X 5 B sc 3 *00 *00 0 %0 X 5 C Üç hsse seed apaış fyatlarıı değşeller arşılaştırıldığıda e büyü stadart sapma değer C hsse seedde olmasıa rağme e büyü varyasyo atsayısıa sahp olduğuda e fazla değşelğ A hsse seedde olduğu görülür. 37

Taımlamalar Smetr Verler Eğer ver smetr se ver hstogramıı sağ tarafı ve sol tarafı eşt büyülütedr Çarpı Verler Eğer ver çarpı se (smetr değlse), ver hstogramı br ısmı dğer ısmı büyütür veya üçütür. 38

Çarpılı 39

Çarpılı (Asmetr) Ölçüler Aaütleler brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ve yayılım ölçüler yeterl olmayablr. Aşağıda farlı aaütlede alımış öreler ç oluşturula hstogramlar verlmştr. 40

3) Asmetr Ölçüler PEARSON ÇARPIKLIK ÖLÇÜSÜ mod S p s 3( X med) S p s veya S P < 0 Negatf çarpı(sola) S P > 0 Poztf Çarpı(Sağa) S P = 0 se dağılış smetr S b BOWLEY ÇARPIKLIK ÖLÇÜSÜ ( Q 3 Q ) ( Q Q ) Q 3 Q S b < 0 Negatf çarpı(sola) S b > 0 Poztf Çarpı(Sağa) S b = 0 se dağılış smetr 4

Öre: Aşağıda tabloda 30 gülü süre çde br restoraı ulladığı et mtarıı dağılımıda elde edle bazı taımlayıcı statstler verlmştr. Bua göre pearso ve bowley asmetr ölçüler hesaplayıp yorumlayıız. A r t m e t O r t. Mod Medya Q Q s S p 46,6 45,4 46, 4,5 5,9 54,46 3( X med) s 3(46,6 46,) 54,46 0,6 0 Sağa Çarpı, Poztf Asmetr S p mod s 46,6 45,4 54,46 0,6 0 Sağa Çarpı, Poztf Asmetr S b ( Q 3 Q ) ( Q Q Q 3 Q ) (5,9 46,) (46, 4,5) 5,9 4,5 0,4 0,0 0 Sağa Çarpı, Poztf Asmetr 4

Smetr Dağılım A.O = Med = Mod Sağa çarpı dağılım A.O > Med > Mod Sola çarpı dağılım A.O < Med < Mod İ modlu smetr dağılım Modu olmaya dağılım Tedüze dağılım 43

4) Sapa Gözlemler Sapa gözlem, dğer bütü gözlemlerde uzata bulua gözlemdr. Sapa gözlem ortalama üzerde öeml br etye sahp olablr. Sapa gözlem stadart sapma üzerde öeml br etye sahp olablr. Sapa gözlem dağılımı gerçe hstogramıı ölçeğ üzerde öeml br etye sahp olablr. 44

5) 5 Sayı Özet 5 sayı özet, br ver setde mmum değer,.kartl,.kartl(medya), 3.Kartl ve masmum değer çerr. Kutu grafğ(veya utu ve bıyı grafğ) br ver set ç, sıırları masmum ve mmum değer olma üzere, çde.kartl,.kartl(medya) ve 3.Kartl buludura utu şelde graftr. 45

Kutu Grafğ 46

Kutu grafğ hazırlama Q:Kutuu sol earı Q3:Kutuu sağ earı Q:Kutuu ortasıda çzg Sapa harç m.: Sol bıyı Sapa harç ma.: Sağ bıyı Sapa değer otrolu Q.5(Q3 Q) Q3 +.5(Q3 Q) bu değerler aşa verler * le gösterlr. 47

Öre: Yazlı ürüler sata br mağazada haftalı satıla t-shrt sayıları yada tabloda verlmştr. Verle tabloda beş sayı özet buluuz ve utu grafğ çzz. 7 0 7 8 8 9 0 3 7 30 9 8 5 0 3 3 8 4 8 8 3 5 8 44 7

Çözüm: Öcelle verler yada gb sıralaırsa; Q =(3+)/4=8.sıraya arşılı gele ver olur. Q=8 Q 3 =3(3+)/4=4. sıraya arşılı gele ver olur. Q 3 =8 Mmum değer=7, Masmum değer=44 ve Medya(Q )= olur. Sapa değerler otrol etme ç; Q -,5(Q 3 -Q )=8-,5(8-8)=3 Q 3 +,5(Q 3 -Q )=8+,5(8-8)=43 buluur. Bu durumda elmzde 44 değer sapa değerdr ve * le gösterlr.. 7 0 5 7 0 5 7 7 8 8 8 8 8 9 8 30 8 3 9 3 3 0 4 3 44

45 * 44 sapa değer 40 35 30 5 Medya(Q )= 0

Kutu Grafğ Fgure -6 5

Kutu Grafğ Fgure -7 5

6) Basılı Ölçüsü Aşağıda A ve B dağılımlarıı ortalamaları, değşel ölçüler ayı olmasıda dolayı ve hatta s de smetr olmalarıda dolayı bu dağılışı ayırt etme ç Basılı Ölçüsü ullaılır. A B m A = m B 53

Herhag br olasılı fosyouu şel le lgl parametrelerde br taes de basılı ölçüsüdür. Basılı Ölçüsü ortalamaya göre dördücü momette gdlere hesaplaır ve 4 olara gösterlr. 4 m 4 4 Bast Ser İç m 4 m 4 4 = 3 se Ser Normal 4 < 3 se Ser Bası 4 < 3 se Ser Svr Ya da Yüse 54